ما هو Edge AI و Edge Computing؟

Edge AI هو واحد من القطاعات الجديدة البارزة في الذكاء الاصطناعي، ويهدف إلى تمكين الأشخاص من تشغيل عمليات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى القلق بشأن الخصوصية أو التأخيرات الناجمة عن نقل البيانات. Edge AI يتيح استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع، مما يسمح للأجهزة الذكية بالاستجابة بسرعة للمدخلات دون الحاجة إلى الوصول إلى السحابة. بينما هذا هو تعريف سريع للـ Edge AI، دعونا نأخذ لحظة لتحسين فهم Edge AI من خلال استكشاف التكنولوجيا التي تجعلها ممكنة ومشاهدة بعض الحالات التي يمكن تطبيق Edge AI فيها.

ما هو Edge Computing؟

为了 فهم Edge AI بشكل أفضل، нам нужно أولاً فهم Edge Computing، وأفضل طريقة لفهم Edge Computing هي من خلال مقارنته بالحوسبة السحابية. الحوسبة السحابية هي تقديم خدمات الحوسبة عبر الإنترنت. في المقابل، أنظمة Edge Computing لا تتصل بالسحابة، بل تعمل على الأجهزة المحلية. هذه الأجهزة المحلية يمكن أن تكون خادم Edge Computing مخصصًا أو جهازًا محليًا أو جهازًا من أجهزة الإنترنت للأشياء (IoT). هناك العديد من المزايا لاستخدام Edge Computing. على سبيل المثال، الحوسبة القائمة على الإنترنت / السحابة محدودة بالتأخير وال帯عة، بينما Edge Computing لا تتأثر بهذه المعاملات.

ما هو Edge AI؟

الآن بعد أن فهمنا Edge Computing، يمكننا النظر إلى Edge AI. Edge AI يجمع بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة على الحافة. خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعمل على الأجهزة القادرة على الحوسبة على الحافة. الميزة هنا هي أن البيانات يمكن معالجتها في الوقت الفعلي، دون الحاجة إلى الاتصال بالسحابة.

معظم عمليات الذكاء الاصطناعي المتقدمة تتم في السحابة لأنها تتطلب كمية كبيرة من القوة الحاسوبية. النتيجة هي أن هذه العمليات يمكن أن تكون عرضة للتعطيل. لأن أنظمة Edge AI تعمل على جهاز الحوسبة على الحافة، يمكن إجراء العمليات اللازمة على البيانات محليًا، ويمكن إرسالها عند وجود اتصال بالإنترنت، مما يوفر الوقت. يمكن أن تعمل خوارزميات التعلم العميق على الجهاز نفسه، وهو مصدر البيانات.

Edge AI يصبح أكثر أهمية بسبب حقيقة أن المزيد والمزيد من الأجهزة تحتاج إلى استخدام الذكاء الاصطناعي في الحالات التي لا يمكن فيها الوصول إلى السحابة. فكر في كم عدد الروبوتات في المصانع أو السيارات التي تأتي بخوارزميات رؤية حاسوبية. يمكن أن يكون التأخير في نقل البيانات في هذه الحالات مدمرًا. لا يمكن للسيارات ذاتية القيادة أن تعاني من تأخير في الكشف عن الأشياء في الشارع. نظرًا لأهمية وقت الاستجابة السريع، يجب أن يكون الجهاز نفسه يحتوي على نظام Edge AI يسمح له بتحليل وتصنيف الصور بدون الاعتماد على اتصال السحابة.

عندما يتم تكليف حواسيب الحافة بمهمة معالجة البيانات التي يتم تنفيذها عادةً على السحابة، النتيجة هي معالجة الوقت الفعلي وخفض التأخير. بالإضافة إلى ذلك، من خلال تقييد نقل البيانات إلى المعلومات الأكثر أهمية فقط، يمكن تقليل حجم البيانات نفسها وتقليل انقطاع الاتصالات.

Edge AI وإنترنت الأشياء

Edge AI يتقاطع مع التكنولوجيا الرقمية الأخرى مثل 5G وإنترنت الأشياء (IoT). إنترنت الأشياء يمكن أن تولد بيانات لاستخدام أنظمة Edge AI، في حين أن تكنولوجيا 5G ضرورية لتقدم Edge AI وإنترنت الأشياء.

إنترنت الأشياء يشير إلى مجموعة من الأجهزة الذكية المتصلة ببعضها البعض عبر الإنترنت. جميع هذه الأجهزة تنتج بيانات، والتي يمكن إطعامها إلى جهاز Edge AI، والذي يمكنه أيضًا أن يخدم كوحدة تخزين مؤقتة للبيانات حتى يتم مزامنتها مع السحابة. طريقة معالجة البيانات تسمح بالمزيد من المرونة.

الجيل الخامس من شبكة الهاتف المحمول، 5G، هو حاسم لتنمية Edge AI وإنترنت الأشياء. 5G قادرة على نقل البيانات بسرعات أعلى بكثير، تصل إلى 20 جيجابيت في الثانية، بينما 4G قادرة على نقل البيانات بسرعة 1 جيجابيت في الثانية فقط. 5G تدعم أيضًا عددًا أكبر من الاتصالات المتزامنة أكثر من 4G (1000000 لكل كيلومتر مربع مقابل 100000) وسرعة تأخير أفضل (1 مللي ثانية مقابل 10 مللي ثانية). هذه المزايا على 4G مهمة لأن حجم البيانات ينمو مع نمو إنترنت الأشياء، ويتأثر نقل البيانات. 5G تمكن من المزيد من التفاعلات بين مجموعة أوسع من الأجهزة،许多 منها يمكن تزويد Edge AI.

حالات استخدام Edge AI

تتضمن حالات استخدام Edge AI أي حالة حيث يمكن أن يتم معالجة البيانات بشكل أكثر كفاءة على جهاز محلي بدلاً من السحابة. ومع ذلك، فإن بعض أكثر حالات استخدام Edge AI شيوعًا تشمل السيارات ذاتية القيادة، الطائرات بدون طيار، أنظمة التعرف على الوجوه، والمساعدين الرقميين.

السيارات ذاتية القيادة هي واحدة من أكثر حالات استخدام Edge AI أهمية. يجب أن تقوم السيارات ذاتية القيادة بفحص البيئة المحيطة وتقييم الوضع، وتعديل مسارها بناءً على الأحداث القريبة. معالجة البيانات في الوقت الفعلي حاسمة في هذه الحالات، وبالتالي فإن أنظمة Edge AI على متن السيارة مسؤولة عن تخزين البيانات وتنفيذ العمليات عليها وتحليلها. أنظمة Edge AI ضرورية لجلب مستويات 3 و 4 (السيارات ذاتية القيادة بالكامل) إلى السوق.

نظرًا لأن الطائرات بدون طيار لا تُطير بواسطة مشغل بشري، فإنها تحتاج إلى متطلبات مماثلة للسيارات ذاتية القيادة. إذا خسرت الطائرة السيطرة أو تعطلت أثناء الطيران، يمكن أن تتحطم وتسبب ضررًا للممتلكات أو الأرواح. قد تطير الطائرات بدون طيار بعيدًا عن نقطة الوصول إلى الإنترنت، وبالتالي يجب أن تكون قادرة على الحفاظ على Edge AI. أنظمة Edge AI ستكون ضرورية لخدمات مثل Amazon Prime Air، التي تهدف إلى تسليم الحزم عن طريق الطائرات بدون طيار.

حالة استخدام أخرى لـ Edge AI هي أنظمة التعرف على الوجوه. تعتمد أنظمة التعرف على الوجوه على خوارزميات رؤية حاسوبية، وتحليل البيانات التي جمعتها الكاميرا. تطبيقات التعرف على الوجوه التي تعمل لأغراض مثل الأمن يجب أن تعمل بشكل موثوق حتى عندما لا تكون متصلة بالسحابة.

المساعدين الرقميين هم حالة استخدام شائعة أخرى لـ Edge AI. يجب أن يكون المساعدين الرقميين مثل Google Assistant و Alexa و Siri قادرين على العمل على الهواتف الذكية والأجهزة الرقمية الأخرى حتى عندما لا تكون متصلة بالإنترنت. عندما يتم معالجة البيانات على الجهاز، لا يوجد حاجة لنقلها إلى السحابة، مما يساعد على تقليل حركة المرور وضمان الخصوصية.